西北大学的研究人员开发了第一个定量模型，该模型捕捉了政治环境如何影响美国政治观点的形成和演变。
利用这个模型，研究人员试图了解当人们接触到政治内容(如新闻媒体、竞选广告和普通的个人交流)时，他们的观点是如何改变的。基于数学的框架非常灵活，允许在未来数据可用时进行合并。
领导这项研究的西北大学研究生大卫·萨宾-米勒说:“了解人们所看到的内容是如何影响他们的，这真的很有说服力。”“它可以帮助我们理解人口是如何分化的，这将是非常有益的。”
丹尼尔·艾布拉姆斯
西北大学的丹尼尔·艾布拉姆斯是这项研究的资深作者，他补充说:“这样的定量模型可以让我们进行计算实验。”“我们可以模拟各种干预措施可能如何帮助解决极端极化，以促进共识。”
这篇论文将于周四(10月1日)发表在《物理评论研究》杂志上。
艾布拉姆斯是西北大学麦考密克工程学院工程科学和应用数学的副教授。Sabin-Miller是艾布拉姆斯实验室的一名研究生。
几百年来，研究人员一直在模仿社会行为。但大多数现代定量模型依赖于网络科学，它模拟人与人之间的互动。
西北大学的团队采取了一种不同但互补的方法。它们把所有的互动都分解成感知和反应。感知考虑的是人们如何看待基于他们当前意识形态的政治化经验。例如，一个极右的共和党人可能会对同样的体验与一个极左的民主党人有不同的理解。
这个模型可以帮助我们理解人口如何分化，这将是非常有益的。” David Sabin-Miller
研究生
人们在感知到新的想法或信息后，可能会根据三种既定的心理效应改变自己的看法:吸引/排斥、部落主义和知觉过滤。西北大学的定量模型结合了所有这三种情况并考察了它们的影响。
“通常情况下，与你的信念相似的想法会具有说服力或吸引力，”Sabin-Miller说。但一旦想法超过了让人不舒服的程度，人们就会开始排斥他们所看到或听到的东西。我们称之为‘斥力距离’，我们正试图通过建模来定义这个极限。”
人们的反应也会因新想法或信息是否来自可靠来源而有所不同。这被称为“部落主义”，人们倾向于把怀疑的好处给予被认为是盟友的人。在感知过滤中，人们——有意识地通过直接决定或不自觉地通过算法来管理内容——决定他们看到的内容。
“感知过滤就是人们常说的‘媒体泡沫’，”艾布拉姆斯解释说。“你更有可能看到与你现有信念一致的东西。”
艾布拉姆斯和萨宾-米勒把他们的新模型比作物理学中的热力学——把每个人看成是分布在房间里的气体分子。
“热力学关注的不是单个粒子，而是包括很多很多粒子的整个系统的平均值，”艾布拉姆斯说。“我们希望对政治观点采取同样的做法。尽管我们不能说一个人的观点会在何时、如何改变，但我们可以看看平均而言，整个人口是如何改变的。”
新闻旨在传播有益信息，英文原版地址：https://news.northwestern.edu/stories/2020/09/new-model-examines-how-societal-influences-affect-u-s-political-opinions/